ThalesSTAGE - Attaques adverses physiques sur réseau de neurones de détection - F/H
AI in this role
Internship researching physical adversarial attacks on deep learning object detection neural networks for airborne optronic systems.
Construisons ensemble un avenir de confiance
Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4,5 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 85 000 collaborateurs dans 65 pays.
Nos engagements, vos avantages
Notre savoir-faire technologique
Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs
Un environnement inclusif et bienveillant
Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)
Votre quotidien
Au coeur de Saint Quentin en Yvelines, le site d'Elancourt est un des centres d’excellence technologique Thales les plus importants. La diversité et la technicité des systèmes et équipements mobilisent des savoir-faire dans plus de 80 métiers dans les solutions de défense, de sécurité de haute technologie et de services numériques.Vous intégrerez l'entité Systèmes Terrestres Aériens et plus particulièrement la Business Line Optronique et Electronique de Missile. Cette entité conçoit des systèmes optroniques aéroportés dont les algorithmes embarqués reposent sur des architectures de deep learning pour la détection et la classification d'objets terrestres. La sûreté de fonctionnement de ces systèmes impose de garantir leur résilience face à des tentatives de contournement malveillant.
En nous rejoignant, vous vous verrez confier les missions suivantes :
- Reproduire et transposer la méthodologie d'attaque par patch physique développée lors du stage précédent au réseau de détection propriétaire de Thales LAS, en adaptant la génération des perturbations aux données propriétaires.
- Concevoir un protocole d'évaluation simulant fidèlement les conditions de prise de vue aéroportée afin de mesurer le taux de réussite réel de l'attaque
- Quantifier la sensibilité de l'attaque aux paramètres opérationnels (altitude, angle de visée, …) et identifier les régimes où la robustesse se dégrade.
- Proposer et implémenter des stratégies de durcissement et évaluer leur impact sur la précision nominale du détecteur.
- Rédiger un rapport technique détaillant (protocole expérimental, les résultats chiffrés et les recommandations ) et fournir le code reproductible et la documentation associée.
Votre profil :
Vous suivez un cursus de niveau BAC+5 avec une spécialisation en informatique et vous recherchez un stage pour une durée de 6 mois ?
Vous avez des bases théoriques et pratiques en machine learning / deep learning ?
Vous maitrisez le langage Python et de la librairie PyTorch (ou TensorFlow) ?
Idéalement, vous avez une connaissance des attaques adverses et de leurs contre-mesures ?
Vous démontrez une certaine capacité à communiquer et à exposer clairement votre travail à l’écrit comme à l’oral ?
On vous reconnait pour votre esprit d’analyse, de synthèse, et de rigueur scientifique ?
Alors ce stage est fait pour vous !
MOT DE L'EQUIPE :
Vous travaillerez dans une équipe dynamique, expérimentée et évoluerez dans un cadre dynamique et motivant.
Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.Le poste pouvant nécessiter d'accéder à des informations relevant du secret de la défense nationale, la personne retenue fera l'objet d'une procédure d’habilitation, conformément aux dispositions des articles R.2311-1 et suivants du Code de la défense et de l’IGI 1300 SGDSN/PSE du 09 août 2021.Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !How we rate this
STAGE - Attaques adverses physiques sur réseau de neurones de détection - F/H at Thales rates 90 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Builds AI (AI Level 4 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.
Builds AI. The job is building AI systems.
- ●●●● Builds AI80 to 100
- ●●●○ Works on AI60 to 79
- ●●○○ Uses AI40 to 59
- ●○○○ Little AI0 to 39
Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Open the description and count.
Prepare for this job
A free preview built only from this posting: what it asks for, what you could be asked in an interview, and how to adjust your resume.
Skills and AI tools this role asks for
Questions you could be asked
- Tell me about a project where adversarial attacks was part of your work. What did you do?
- Tell me about a project where neural networks was part of your work. What did you do?
- Walk me through a computer vision problem you solved, from raw data to a deployed model.
- Tell me about a project where robustness evaluation was part of your work. What did you do?
- Walk me through how you've used PyTorch in your day-to-day work.
Adapt your resume
- List these exact terms on your resume: Adversarial Attacks, Neural Networks, Computer Vision, Robustness Evaluation, and PyTorch. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
- Attach one line of real, concrete experience to at least one of them — a tool named with nothing behind it rarely survives a human read.
- Lead with what you built, trained or shipped — this role is judged on the AI system itself, not the tools around it.
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